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项目简介：
简述：新华三集团巧用AI大模型，通过AIGC实现了在人才招聘流程中的简历智能筛选和线上智能面试，助力人才招聘从数字化走向智能化。
价值：H3C AI智能招聘的引入，大大提升了集团的人才招聘效率和用人部门的满意度，实现了人才招聘场景下的降本增效目标：简历筛选、首轮面试工作量分别减少了约60%、50%，面试周期缩短40%，人才招聘成本降低约40万元/年。
业务挑战：
简历筛选效率低：传统的简历筛选完全依靠大量的人力资源投入，HR无法抽身去更广泛地发现高精尖人才。
简历评价有局限：不同的HR经验不一，传统的简历筛选完全由人工给出判断，存在一定的主观性、局限性。
首轮面试资源占用多：业务一面为招聘面试流程的第一环节，较大的面试量过多地占用了业务面试官有限的时间、精力。
面试安排费时费力：线下或线上的人工面试必须妥善协调双方时间，实际情况复杂、多变。
人才需求紧迫：人工环节过多，招聘流程过长，无法满足用人部门对人才的紧迫需求。
招聘成本攀升：业务量的增长加剧了企业对人才的需求，招聘成本不断攀升。
解决方案：
1. 简历智能筛选
① 内容智能识别：通过大模型的大规模数据处理能力对简历文本进行分析，提取简历关键信息，将非结构化的简历文件转换为结构化的数据文件，实现简历内容建模。
② 评分模型建模：根据不同岗位对人才的差异化需求，建立涵盖人才基本信息、学历、工作经历、技术能力、语言能力等多维度的评分模型。
③ 评价提示词编写：将简历评分模型和简历内容模型进行组合，创建大模型评价提示词。对简历内容中的个人敏感信息进行脱敏处理，确保评分仅针对能力项目进行，保护数据安全。
④大模型智能评分：AI大模型根据提示词中的简历内容和评分模型，自动进行逐项打分，并给出最终评分。
⑤ 简历自动筛选：根据岗位招聘需求，划定筛选基线，自动将所有投递过来的简历按模型进行评分、筛选，确定入围名单。
2. 线上智能面试
① 评价模型建模：根据岗位需求建立包含面试者专业能力和通用能力的面试评价模型，实现对面试者求职意愿、沟通表达、逻辑思维、实践能力、专业技术等综合评价模型的构建。
② 虚拟面试官建模：借助AI视频生成能力，按照用人部门要求，建立符合公司气质、形象的虚拟面试官。
③ 面试流程设计：线上智能面试主要包括面试者身份识别、面试环境确认、模拟视频面试、正式视频面试、面试结束这几个部分。HR经面试管理工作台发起面试邀约，面试者可通过邮件/短信等渠道按邀请中的面试地址进入智能面试界面，参加面试（支持PC端、移动端双端操作）。
④ 面试过程监管：为保障面试过程的真实性、面试结果的准确性，可通过增设视频监控机位、界面切换管控等手段进行监管控制。
⑤ 智能面试评价：AI大模型自动根据岗位面试评价模型对面试视频进行多维度分析，并给出综合得分、逐项的评分和评价说明，输出智能面试评价报告，面试官根据岗位招聘需求和面试报告快速确定下一轮面试的入围名单。
应用价值：
新华三将AI大模型的大规模数据处理、自然语言处理、图像识别处理等强大能力融入人才招聘流程，用大模型和虚拟面试官进行简历智能筛选、首轮面试，取得了显著的降本增效成果。AI模型智能化简历筛选，工作量降低约60%，产出更高效、结果更准确；虚拟面试官24小时不间断实施，面试周期、工作量大幅缩减，面试体验显著提升。
行业借鉴：
H3C AI智能招聘解决方案精准狙击企业在人才招聘流程中的业务痛点，积极应用AI技术实现人才招聘流程由数字化到智能化的转型，降低了招聘成本，提升了招聘效率和用户的数字化体验，为企业人才招聘从数字化走向智能化做出了积极有益的尝试！逐步地，新华三正将类似的智能化改造思路应用到人岗匹配、人才评价、干部竞聘等多个场景，奋力挖掘AI技术在企业人力资源管理领域的潜在价值。
变革实践
